攻撃パスとチョーク ポイントを特定する

Defender CSPMの攻撃パス分析では、攻撃者が重要な資産に到達できる可能性のある現実的な悪用チェーンが明らかになります。 Contoso Healthcare では、攻撃パスを理解することが不可欠です。 脆弱性を持つインターネットに公開された VM が環境内に存在する場合、セキュリティ チームは、攻撃者がそれを使用して患者トリアージ アシスタントに到達できるか、AI モデルを根拠とする医療記録データセットに到達できるかを把握する必要があります。 ここでは、攻撃パス分析のしくみを調べ、Defender ポータルで攻撃パス エクスペリエンスを移動し、個々のパスを調査し、攻撃パスが AI ワークロードにどのように拡張されるかを理解します。

攻撃パス分析のしくみを理解する

攻撃パス分析では、独自のアルゴリズムを使用して、環境内の現実的な悪用チェーンを識別します。 このアルゴリズムは、組織外から始まり、ビジネスクリティカルなターゲットに向かって進む、実際の外部主導の悪用可能な脅威に焦点を当てています。

このアルゴリズムでは、外部エントリ ポイントから実際に到達可能で悪用可能なもののみが考慮されます。 短い攻撃パスまたは空の攻撃パスの一覧は、重要な資産への外部で悪用可能なパスが確認されなかったアルゴリズムを意味します。これは、プラットフォームの問題ではなく、肯定的なセキュリティシグナルです。

攻撃パスの分析には、エージェントレス スキャンを有効にしたDefender CSPMプランが必要です。 既定では、攻撃パスは、セキュリティに関する推奨事項をスコア付けする同じコンテキスト対応のリスク優先順位付けエンジンを使用して、リスク レベル (高、中、低) ごとに編成されます。 リスク レベルには、インターネットへの露出、ID のアクセス許可、ターゲット資産の重要度などの環境要因が反映されます。

Defender ポータルで攻撃経路分析をナビゲートする

攻撃パスの分析には、Microsoft Defender ポータルの [露出管理] セクションを使用してアクセスします。 security.microsoft.com でMicrosoft Defender ポータルにサインインし、Exposure Management>Attack surface>Attack パス に移動します。 攻撃パス エクスペリエンスには、概要タブ、攻撃パスリスト タブ、および [チョーク ポイント] タブの 3 つの主要なビューが用意されています。

[ 概要] タブ には、攻撃パス データの視覚的な概要が表示されます。 時間の経過に伴う攻撃パス、複数のパスが収束する上位 5 つのチョーク ポイント、リスク別に並べ替えられた上位 5 つの攻撃パス シナリオ、上位のターゲットと上位エントリ ポイントの一覧を示す傾向グラフが表示されます。

[ 攻撃パスの一覧] タブ には、環境内で検出されたすべての攻撃パスのフィルター可能なテーブルが表示されます。 リスク レベル (高、中、低)、資産の種類、修復状態、過去 30 日間などの時間枠でフィルター処理できます。 一覧から攻撃パスを選択して、攻撃パス マップを開きます。これは、脆弱なノード、エントリ ポイント、ターゲット アセット、およびチョーク ポイントを強調表示するグラフベースの視覚化です。

[ チョーク ポイント] タブ には、複数の攻撃パスが交差するノードが一覧表示されます。 これらは最も高いレバレッジの修復ターゲットです。チョーク ポイントでセキュリティの問題を解決すると、複数の攻撃パスが同時に中断される可能性があります。

攻撃パス マップを調査する

一覧から攻撃パスを選択すると、攻撃パス マップが開き、完全な悪用チェーンが表示されます。 たとえば、「インターネットに公開された VM が、患者の健康データにアクセスできる Azure OpenAI エンドポイントに到達できる」という攻撃パスを考えてみましょう。このマップはビジュアルでこの連鎖を示しています：エントリ ポイント（インターネットに公開された VM）が脆弱なノード（CVE 脆弱性を持つ VM）に接続し、そこからボトルネック（サービス間で共有されるストレージ アカウント）を経て、最終的にターゲット資産（患者の健康データにアクセスできる Azure OpenAI サービス）に到達します。

マップ内の任意のノードを選択して、その詳細パネルを開きます。 エントリ ポイントの初期アクセス、中間ノードの横移動、機密データに近いノードの流出など、その手順に関連する MITRE ATT&CK の戦術と手法が表示されます。 パネルには、過剰なアクセス許可、インターネットへの露出、修正プログラムが適用されていない脆弱性などのリスク要因も一覧表示されます。

詳細パネルには、2 つのカテゴリを含む 推奨事項 セクションが含まれています。 推奨事項 は、この攻撃パスを完全に壊すセキュリティ修正プログラムです。これらを解決すると、環境からパスが削除されます。 追加の推奨事項 により、悪用のリスクは軽減されますが、解決されただけではパスが完全に壊れることはありません。それでも、多層防御対策として対処する価値があります。 各推奨事項には、リスク レベル、影響を受けるリソース、修復ガイダンスが含まれます。

必要な推奨事項を修復すると、解決されたパスが一覧から削除されるまでに最大 24 時間かかることがあります。

攻撃パスが AI ワークロードにどのように拡張されるか

Defender CSPMの攻撃パス分析は、Azure OpenAI Service、Azure AI Foundry、Azure Machine Learning、Amazon Bedrock、Google Vertex AI にデプロイされた AI ワークロードにまで及びます。

攻撃パス分析では、AI モデルのトレーニング データ、微調整データセット、推論データがモデルの接地操作中に危険にさらされるシナリオを特定します。 たとえば、過剰なマネージド ID アクセス許可を持つインターネットで公開されているコンピューティング リソースは、モデルの接地に使用される医療記録データセットにアクセスできるAzure AI Foundry プロジェクトに到達する可能性があります。

攻撃パス分析では、この悪用チェーンが表面化され、ロールの割り当てが過度に制限されたり、一般に公開された AI サービス エンドポイントなど、横移動を可能にする特定のセキュリティの問題が強調表示されます。

AI 固有の攻撃パスの結果は、従来のインフラストラクチャで使用するのと同じ攻撃パスの一覧とマップ ビューに表示されます。 ターゲット資産は AI モデル データまたは AI サービス エンドポイントとしてラベル付けされ、攻撃パスが AI ワークロードを脅かすタイミングを明確にします。

攻撃パス分析では、環境内に既に存在する悪用チェーンが表示されます。